吴恩达深度学习第二周--logistic回归作业1

好想吃杏干

已于 2023-01-06 21:35:42 修改

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习

于 2021-04-10 16:26:02 首次发布

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本文是吴恩达深度学习课程第二周logistic回归作业的总结，涵盖选择题和编程题。内容包括神经元计算、线性函数与激活函数的关系、numpy的矩阵运算和广播机制等，旨在帮助学习者巩固知识点。

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本系列为吴恩达老师深度学习作业的总结，其中参考了很多优秀的文章，本文为了方便日后的复习与巩固，更为详细的作业讲解参考

1.选择题

1.神经元计算什么？

A.神经元计算激活函数后,再计算线性函数（z=Wx+b）

B.神经元计算一个线性函数（z=Wx+b），然后接一个激活函数

C.神经元计算一个函数g，它线性地缩放输入x（Wx+b）

D.神经元先计算所有特征的平均值，然后将激活函数应用于输出

正确答案：B
2.
在这里插入图片描述正确答案：D

3. 在这里插入图片描述正确答案：B

4.考虑以下两个随机数组a和b：

a = np.random.randn(2, 3) # a.shape = (2, 3)
b = np.random.randn(2, 1) # b.shape = (2, 1)
c = a + b

c的维度是什么？

A.c.shape = (3, 2)

B.c.shape = (2, 1)

C.c.shape = (2, 3)

D.计算不成立因为这两个矩阵维度不匹配
正确答案：C

5.考虑以下两个随机数组a和b：

a = np.random.randn(4, 3) # a.shape = (4, 3)
b = np.random.randn(3, 2) # b.shape = (3, 2)
c = a * b

c的维度是什么？

A.c.shape = (4, 3)

B.c.shape = (3, 3)

C.c.shape = (4, 2)

D.计算不成立因为这两个矩阵维度不匹配
正确答案：D

6. 在这里插入图片描述正确答案：C

7.np.dot(a，b)对a和b的进行矩阵乘法，而a*b执行元素的乘法，考虑以下两个随机数组a和b：

a = np.random.randn(12288, 150) # a.shape = (12288, 150)
b = np.random.randn(150, 45) # b.shape = (150, 45)
c = np.dot(a, b)

c的维度是什么？

A.c.shape = (12288, 150)

B.c.shape = (150, 150)

C.c.shape = (12288, 45)

D.计算不成立因为这两个矩阵维度不匹配
正确答案：C

8.请考虑以下代码段：

# a.shape = (3,4)
# b.shape = (4,1)
for i in range(3):
  for j in range(4):
    c[i